买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国测试技术研究院电子研究所申请的专利用于风能储能氢能系统的低碳最优动态调节控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121584779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610080036.8，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权用于风能储能氢能系统的低碳最优动态调节控制方法是由何侃;周铭尧;隆博;肖辉设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于风能储能氢能系统的低碳最优动态调节控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于风能储能氢能系统的低碳最优动态调节控制方法，旨在解决针对现有风能‑储能‑氢能系统控制中存在的预测精度低、优化目标单一、约束考虑不全面、缺乏动态反馈等问题。通过实时采集系统多维度运行数据；用LSTM与XGBoost融合模型，预测未来24小时风电功率、电网负荷及碳排放系数；构建碳排放与成本最小化双目标函数，设组件与电网约束；通过NSGA‑Ⅱ算法求帕累托最优解集，筛选最优参数生成控制指令；执行指令后采集实际数据，与最优参数对比，偏差超限时重新优化调节，形成闭环，该方法提升了预测精度，实现低碳与经济协同，保障系统稳定，助力能源转型。

本发明授权用于风能储能氢能系统的低碳最优动态调节控制方法在权利要求书中公布了：1.用于风能储能氢能系统的低碳最优动态调节控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：实时采集系统运行数据，所述系统运行数据包括风力发电机组数据、储能装置数据、氢能子系统数据、电网的实时电价、碳排放系数以及负荷需求数据； S2：构建多目标预测模型，以历史风速数据、历史电网负荷数据、历史碳排放系数数据为输入特征，输出未来指定时间段内的风力发电功率预测结果、电网负荷需求预测结果与碳排放系数预测结果； S3：基于风力发电功率预测结果、电网负荷需求预测结果与碳排放系数预测结果，构建低碳最优目标函数，并设置系统运行的约束条件； S4：以预测结果为基础，结合约束条件，通过种群初始化、交叉、变异、非支配排序与拥挤度计算等操作，得到满足低碳与经济双目标的最优解集，并从中筛选出最优运行参数，生成对应的动态调节控制指令； S5：将动态调节控制指令传输至风能储能氢能系统各组件的执行机构，各执行机构根据控制指令执行相应操作； S6：实时采集系统各组件执行操作后的实际运行状态数据；将实际运行状态数据传输至中央控制单元的对比分析模块，与最优运行参数进行对比，计算偏差值；若偏差值在允许误差范围内，则维持当前控制指令；若偏差值超出允许误差范围，则重新调整多目标优化算法的求解参数，再次生成新的动态调节控制指令，重复步骤S5和S6实现系统运行状态的闭环反馈调节。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国测试技术研究院电子研究所，其通讯地址为：610000 四川省成都市成华区玉双路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。